冒泡排序--Java实现

冒泡排序:从数组第一个元素开始,和他的下一个元素对比,如果大于就交换两个元素位置,然后再对比第二个元素和第三个元素,一趟下来,最大的元素就会被放到了数组的最后边;由于最大元素已经放到最右边了,所以第二次排序的时候可以不考虑最后的元素了,以此类推,第三次排除就可以不考虑最后两个元素了,直到不考虑所有元素,即排序完成。

package Sort;
/*
 * 冒泡排序
 */
public class SortTest2 {
	public static void main(String[] args) {
//		int[] arr={8,7,6,5,4,3,2,1};
		int[] arr={5,6,2,3,0,-1,8,-5,6};
		for(int i:arr){
			System.out.print(i+" ");
		}
		System.out.println();
		new SortTest2().bubbleSort(arr, 1, arr.length-1);
		for(int i:arr){
			System.out.print(i+" ");
		}
	}
	public void bubbleSort(int[] arr,int start,int end){
		if(arr==null||start>=end){
			return;
		}
		for(int i=start;i<=end;i++){
			for(int j=start;j<=end-i-1;j++){
				if(arr[j]>arr[j+1]){
					int temp=arr[j];
					arr[j]=arr[j+1];
					arr[j+1]=temp;
				}
			}
		}
		
	}
}

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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